1、熟練掌握Python、Java、SQL等常用開發(fā)語言。
2、熟練掌握AI相關(guān)工具,如Dify、Ollama、Xinference、AnythingLLM等。
3、熟練使用常見向量數(shù)據(jù)庫,如:LanceDB、Chroma、Milvus等。
4、熟練使用RAG、微調(diào)、參數(shù)調(diào)優(yōu)等AI技術(shù)。
5、保持最新技術(shù)的跟進(jìn)包括但不限于DS、Gork、GPT等,將最新技術(shù)應(yīng)用到產(chǎn)品中,或者助力研發(fā)。
6、根據(jù)項(xiàng)目需求選擇合適的AI算法、模型架構(gòu)及技術(shù)棧(如深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等)
7、掌握大模型性能評(píng)估方法,負(fù)責(zé)大模型的研發(fā)、微調(diào)、優(yōu)化以及部署,將模型作用落地到項(xiàng)目中